混合矩陣是一種用于評估分類模型性能的工具，它可以展示模型在不同類別上的預測結(jié)果與實際結(jié)果之間的關(guān)系。

混合矩陣的輸入通常是一個二維數(shù)組，其中行表示實際類別，列表示預測類別。

在混合矩陣中，每個單元格的值表示模型將實際類別預測為預測類別的樣本數(shù)量。

例如，如果模型將10個正樣本正確預測為正樣本，那么混合矩陣中正樣本行和正樣本列的交叉單元格的值將為10。

混合矩陣的輸入卡通常包括以下內(nèi)容：

1. 實際類別：列出所有可能的實際類別，通常以行的形式呈現(xiàn)。

2. 預測類別：列出所有可能的預測類別，通常以列的形式呈現(xiàn)。

3. 樣本數(shù)量：填寫每個單元格中的樣本數(shù)量，表示模型將實際類別預測為預測類別的樣本數(shù)量。

在填寫混合矩陣時，需要根據(jù)模型的預測結(jié)果和實際結(jié)果來確定每個單元格的值?？梢酝ㄟ^統(tǒng)計模型的預測結(jié)果和實際結(jié)果之間的匹配情況來填寫混合矩陣。

例如，可以通過計算模型預測為正樣本且實際為正樣本的樣本數(shù)量來填寫混合矩陣中正樣本行和正樣本列的交叉單元格的值。

填寫混合矩陣時需要注意以下幾點：

1. 確保每個實際類別和預測類別都有對應的行和列。

2. 確保每個單元格的值都是非負整數(shù)。

3. 確保每個實際類別和預測類別之間的對應關(guān)系準確無誤。

填寫完混合矩陣后，可以通過對混合矩陣進行進一步的分析來評估模型的性能，例如計算準確率、召回率、F1值等指標。

混合矩陣可以幫助我們更直觀地了解模型在不同類別上的表現(xiàn)，從而指導我們對模型進行改進和優(yōu)化。

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